論文の概要: Layer-wise Analysis of a Self-supervised Speech Representation Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04734v1
• Date: Sat, 10 Jul 2021 02:13:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-13 16:07:44.420951
• Title: Layer-wise Analysis of a Self-supervised Speech Representation Model
• Title（参考訳）: 自己教師型音声表現モデルの階層的解析
• Authors: Ankita Pasad, Ju-Chieh Chou, Karen Livescu
• Abstract要約: 自己教師付き学習アプローチは、音声表現モデルの事前学習に成功している。 事前訓練された表現そのものに符号化された情報のタイプや範囲についてはあまり研究されていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.727775920272205
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently proposed self-supervised learning approaches have been successful for pre-training speech representation models. The utility of these learned representations has been observed empirically, but not much has been studied about the type or extent of information encoded in the pre-trained representations themselves. Developing such insights can help understand the capabilities and limits of these models and enable the research community to more efficiently develop their usage for downstream applications. In this work, we begin to fill this gap by examining one recent and successful pre-trained model (wav2vec 2.0), via its intermediate representation vectors, using a suite of analysis tools. We use the metrics of canonical correlation, mutual information, and performance on simple downstream tasks with non-parametric probes, in order to (i) query for acoustic and linguistic information content, (ii) characterize the evolution of information across model layers, and (iii) understand how fine-tuning the model for automatic speech recognition (ASR) affects these observations. Our findings motivate modifying the fine-tuning protocol for ASR, which produces improved word error rates in a low-resource setting.
• Abstract（参考訳）: 近年,音声表現モデルの事前学習において,自己教師付き学習手法が成功している。 これらの学習表現の有用性は実証的に観察されているが、事前訓練された表現自身で符号化された情報の種類や範囲についてはあまり研究されていない。 このような洞察の開発は、これらのモデルの能力と限界を理解し、研究コミュニティがより効率的に下流アプリケーションに利用できるようにするのに役立つ。 本研究では,その中間表現ベクトルを用いて,最近かつ成功した事前学習モデル(wav2vec 2.0)を解析ツールを用いて検討することにより,このギャップを埋める。 非パラメトリックプローブを用いた単純な下流作業における標準相関,相互情報,および性能の測定値を用いて, (i) 音響的および言語的情報内容の問い合わせ, (ii) モデル層間の情報の進化を特徴付けるとともに, (iii) 自動音声認識(ASR) モデルがこれらの観測に与える影響を理解する。 その結果,asrの微調整プロトコルの修正が動機となり,低リソース環境での単語誤り率の向上が図られた。

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